Thèse soutenue

Développement d’une approche d’aide à la maitrise des risques dans les activités de maintenance d'une chaine logistique : Approche par modélisation et simulation basée sur les systèmes multi-agents
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Auteur / Autrice : Maryam Gallab
Direction : Emmanuel GarbolinoMohamed Tkiouat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et génie des activités à risques
Date : Soutenance le 05/06/2017
Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE) en cotutelle avec École Mohammadia d'ingénieurs (Rabat, Maroc)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche sur les risques et les crises (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
Établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
Jury : Président / Présidente : Rajae Aboulaich
Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Garbolino, Mohamed Tkiouat, Hafida Bouloiz
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marie Flaus, Mohamed Souissi, Said Achchab

Résumé

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Cette thèse a pour objectif principal de développer un simulateur multi-agents pour concevoir un système d'aide à la maitrise des risques des activités de maintenance. Le but est d'explorer la complexité de la maintenance et de spécifier les interactions entre la fonction maintenance, l'analyse et l'évaluation des risques. Nous nous intéressons d’une part, à concevoir un modèle systémique permettant d’identifier et de modéliser un système industriel, à montrer les différentes interactions entre ses éléments, à analyser et évaluer les risques des activités de maintenance. Nous proposons la méthode MOSAR et le langage UML pour concevoir un modèle cognitif de référence. Ce modèle a servi de point de départ pour la conception d’une base de données à l’aide du langage SQL, qui est exploitée par le modèle Multi-Agents afin d’acquérir les informations nécessaires à son fonctionnement.D’autre part, nous développons une architecture d’un Système Multi-Agents qui a pour vocation d’anticiper les situations de défaillances et la prise de décisions à l’aide de la simulation du comportement du système étudié. Une comparaison entre les plateformes existantes dédiées aux Systèmes Multi-Agents est effectuée pour choisir la plateforme adéquate à notre problématique pour la réalisation de la simulation.Finalement, les modèles développés sont appliqués dans le cadre d’une chaîne logistique pour le chargement et le déchargement de GPL (Gaz de Pétrole Liquéfié). Un simulateur a été développé à l’aide de la plateforme AnyLogic dans le but d’étudier le comportement du système et de simuler les scénarios de défaillances choisis par l’industriel pour le calcul de la criticité à partir de trois paramètres (fréquence, gravité, détectabilité) et l’obtention d’un Tableau de Bord contenant un ensemble d’indicateurs de performance de la maintenance. Les modèles de simulation proposés permettent d’orienter les industries vers les bonnes décisions pour éviter les situations à risques pouvant déclencher des événements perturbateurs dommageables.